了得網計算機/網絡_實用MATLAB深度學習：基於項目的方法

產品特色

編輯推薦

（1）完整展示多種深度神經網絡（FNN、CNN、RNN等）在一繫列分類和回歸問題中的應用，有助於讀者認識不同神經網絡的結構特點和適用性。
（2）圖文並茂地描述特定工程領域的數學建模和理論推導過程，幫助讀者理解工程問題和對應仿真代碼。
（3）詳細闡述不同應用場景的數據生成過程，包括特征字段的選擇和賦值，有助於啟發工程師創建多樣的數據以驗證模型性能。
（4）為了展示深度學習工具解決實際問題的能力，選擇了多樣的應用領域。
•簡單但巧妙的“玩具”示例（如分類圓和橢圓，判斷晴天和陰天）。
•實際工程領域的專業示例（如托卡馬克中斷檢測、地形導航、軌道測定、芭蕾舞的足尖旋轉動作分類）。
•計算機視覺、自然語言處理、時間序列數據處理等深度學習技術*常用的領域示例（如圖像分類、電影分類、補全句子、股票預測）。
（5）重點介紹如何使用MATLAB機器學習工具箱進行深度學習技術實踐。
•內容新穎獨特。作者擁有多年MATLAB軟件工具開發經驗，很多觀點具有獨創性。
•突出數學建模方法。特別針對工程應用中的動力學模型進行重點講解，理論聯繫實踐。
•對深度學習技術的初學者十分友好；而對於有經驗的工程師，則可由高處窺見技術的框架全貌，得以引發高層次的回味與總結。
（6）適合作為大學生或研究生的教材以及工程師的參考書籍。在有限篇幅內繫統精練地闡明基本理論、方法，輔以典型的理論分析、實例和相關程序，化繁為簡，便於學習和認知。

內容簡介

本書從深度學習基礎理論和MATLAB機器學習工具箱開始，由淺入深地介紹主流深度學習技術在多個特定工程領域的技術實踐。在廣泛的場景中為讀者提供有價值的理論建模、數據生成以及網絡結構設計的方法與技術，這些知識將帶領讀者探尋深度學習技術的本質，並教會讀者適當地使用這類技術解決自己的研究問題。本書結合作者多年從事MATLAB商用工具箱設計的豐富經驗，專門針對從事實際工作的工程師撰寫，覆蓋深度學習的技術細節，告訴我們深度學習集技術、科學和藝術於一體，涉及統計、矩陣、算法、優化、編程、分布式計算和安全等多個領域。本書出版後，好評如潮，獲得相關領域內眾多學者和工程師的關注。

作者簡介

Michael Paluszek，普林斯頓衛星繫統公司（PSS）總裁，獲麻省理工學院電氣工程學士學位和航空航天學的碩士學位以及工程師學位。PSS公司主要提供航空航天咨詢服務，先後基於MATLAB 開發IndoStar-1 地球同步通信衛星的控制繫統，推出首個商用 MATLAB 工具箱（即航天器控制工具箱），為飛機、潛艇、機器人和核聚變推進繫統開發工具箱和軟件包，擁有廣泛的產品線。曾任通用電氣（GE）工程師，基於MATLAB 進行控制設計，設計Global Geospace Science Polar 設計平臺控制繫統，領導設計GPS IIR姿態控制繫統、Inmarsat-3 姿態控制繫統和 Mars Observer delta-V 控制繫統。曾研究 DMSP 氣像衛星的姿態確定繫統；發射超過 12 次通信衛星，其中包括 GSTAR III 回收。在 Draper實驗室從事航天飛機、空間站和潛艇導航的工作，包括設計基於控制力矩陀螺的姿態控制繫統。發表多篇論文，擁有十多項美國專利。著有《MATLAB 方法》《MATLAB 機器學習》《MATLAB 機器學習方法：一種問題解決方案》等多部圖書。
Stephanie Thomas，PSS公司副總裁，獲麻省理工學院航空航天學學士學位和碩士學位。近20年來，一直將MATLAB用於航空航天的分析，開發了許多軟件工具，包括用於航天器控制工具箱的 SolarSail Module、用於空軍的近距離衛星操作工具箱、用於Prisma 衛星任務的踫撞監測 Simulink 模塊，以及MATLAB 和Java 車輛分析工具。提出用於空間狀況評估的新方法，比如在 MATLAB 和 C 中實現任何兩顆衛星之間的一般會合問題的數字方法。為 PSS 的航天器姿態和軌道控制教科書做出貢獻，包括撰寫航天器控制工具箱的使用說明以及許多軟件用戶指南。為澳大利亞、加拿大、巴西和泰國等不同國家的工程師進行 SCT 培訓，並為NASA、空軍和歐洲航天局提供 MATLAB 咨詢。著有《MATLAB 方法》《MATLAB 機器學習》《MATLAB 機器學習方法：一種問題解決方案》等多部圖書。2016 年被選為“融合型冥王星和著陸器”項目的 NASA NIAC 研究員。
譯者簡介：
羅俊海，電子科技大學副教授，博士（後），碩士生導師。主持過國家自然科學基金、四川省科技廳基金、總裝預研基金和中央高校基本科研業務等15個項目，參與制訂標準6項，發表文章60餘篇，其中SCI檢索50餘篇，總引用1500餘次。申請和授權發明專利共30餘項，獲得四川省科技進步獎二等和三等各1項。出版《多源數據融合和傳感器管理》《物聯網繫統開發及應用實戰》《使用HTML和CSS開發WEB網站》等5部教材和專著，目前主要研究方向為智能計算和數據融合。

第1章什麼是深度學習
1.1深度學習
1.2深度學習的歷史
1.3神經網絡
1.3.1日光檢測器
1.3.2“異或”神經網絡
1.4深度學習與數據
1.5深度學習的類型
1.5.1多層神經網絡
1.5.2卷積神經網絡(CNN)
1.5.3循環神經網絡(RNN)
1.5.4長短期記憶網絡(LSTM)
1.5.5遞歸神經網絡
1.5.6時間卷積機(TCM)

第1章什麼是深度學習

1.1深度學習

1.2深度學習的歷史

1.3神經網絡

1.3.1日光檢測器

1.3.2“異或”神經網絡

1.4深度學習與數據

1.5深度學習的類型

1.5.1多層神經網絡

1.5.2卷積神經網絡(CNN)

1.5.3循環神經網絡(RNN)

1.5.4長短期記憶網絡(LSTM)

1.5.5遞歸神經網絡

1.5.6時間卷積機(TCM)

1.5.7堆疊自動編碼器

1.5.8極限學習機(ELM)

1.5.9遞歸深度學習

1.5.10生成式深度學習

1.6深度學習的應用

1.7本書的組成架構

第2章MATLAB機器學習工具箱

2.1商業MATLAB軟件

2.2MATLAB開源工具

2.2.1深度學習工具箱

2.2.2深度神經網絡

2.2.3MatConvNet

2.2.4模式識別和機器學習工具箱(PRMLT)

2.3XOR示例

2.4訓練

2.5策梅洛問題

第3章利用深度學習尋找圓形

3.1引言

3.2結構

3.2.1圖像輸入層

3.2.2二維卷積層

3.2.3批標準化層

3.2.4激活函數層

3.2.5二維池化層

3.2.6全連接層

3.2.7softmax層

3.2.8分類層

3.2.9將層結構化

3.3生成數據: 橢圓和圓

3.3.1問題

3.3.2解決方案

3.3.3運行過程

3.4訓練和測試

3.4.1問題

3.4.2解決方案

3.4.3運行過程

第4章電影分類

4.1引言

4.2生成電影數據庫

4.2.1問題

4.2.2解決方案

4.2.3運行過程

4.3生成觀影者數據庫

4.3.1問題

4.3.2解決方案

4.3.3運行過程

4.4訓練和測試

4.4.1問題

4.4.2解決方案

4.4.3運行過程

第5章深度學習算法

5.1構建檢測過濾器

5.1.1問題

5.1.2解決方案

5.1.3運行過程

5.2模擬故障檢測

5.2.1問題

5.2.2解決方案

5.2.3運行過程

5.3訓練和測試

5.3.1問題

5.3.2解決方案

5.3.3運行過程

第6章托卡馬克中斷檢測

6.1引言

6.2數值模型

6.2.1動力學

6.2.2傳感器

6.2.3擾動

6.2.4控制器

6.3動力學模型

6.3.1問題

6.3.2解決方案

6.3.3運行過程

6.4等離子體仿真

6.4.1問題

6.4.2解決方案

6.4.3運行過程

6.5等離子體控制

6.5.1問題

6.5.2解決方案

6.5.3運行過程

6.6訓練和測試

6.6.1問題

6.6.2解決辦法

6.6.3運行過程

第7章分類芭蕾舞者的足尖旋轉動作

7.1引言

7.1.1慣性

7.1.2物理原理

7.2數據獲取

7.2.1問題

7.2.2解決方案

7.2.3運行過程

7.3定向

7.3.1問題

7.3.2解決方案

7.3.3運行過程

7.4舞者仿真

7.4.1問題

7.4.2解決方案

7.4.3運行過程

7.5實時繪制

7.5.1問題

7.5.2解決方案

7.5.3運行過程

7數顯示

7.6.1問題

7.6.2解決方案

7.6.3運行過程

7.7獲取數據的圖形用戶界面

7.7.1問題

7.7.2解決方案

7.7.3運行過程

7.8制作IMU腰帶

7.8.1問題

7.8.2解決方案

7.8.3運行過程

7.9測試繫統

7.9.1問題

7.9.2解決方案

7.9.3運行過程

7.10分類足尖旋轉動作

7.10.1問題

7.10.2解決方案

7.10.3運行過程

7.11硬件資源

第8章補全句子

8.1引言

8.1.1句子的補全

8.1.2語法

8.1.3通過模式識別實現句子補全

8.1.4生成句子

8.2生成句子數據庫

8.2.1問題

8.2.2解決方案

8.2.3運行過程

8.3創建一個數字字典

8.3.1問題

8.3.2解決方案

8.3.3運行過程

8.4把句子映射為數字

8.4.1問題

8.4.2解決方案

8.4.3運行過程

8.5轉換句子

8.5.1問題

8.5.2解決方案

8.5.3運行過程

8.6訓練與測試

8.6.1問題

8.6.2解決方案

8.6.3運行過程

第9章基於地形的導航

9.1引言

9.2對飛行器建模

9.2.1問題

9.2.2解決方案

9.2.3運行過程

9.3生成一個地形模型

9.3.1問題

9.3.2解決方案

9.3.3運行過程

9.4拼合地形

9.4.1問題

9.4.2解決方案

9.4.3運行過程

9.5建立相機模型

9.5.1問題

9.5.2解決方案

9.5.3運行過程

9.6在地形圖上繪制航跡

9.6.1問題

9.6.2解決方案

9.6.3運行過程

9.7創建測試圖片

9.7.1問題

9.7.2解決方案

9.7.3運行過程

9.8訓練和測試

9.8.1問題

9.8.2解決方案

9.8.3運行過程

9.9仿真

9.9.1問題

9.9.2解決方案

9.9.3運行過程

第10章股票預測

10.1引言

10.2生成一個股票市場

10.2.1問題

10.2.2解決方案

10.2.3運行過程

10.3創建一個股票市場

10.3.1問題

10.3.2解決方案

10.3.3運行過程

10.4訓練和測試

10.4.1問題

10.4.2解決方案

10.4.3運行過程

第11章圖像分類

11.1引言

11.2使用預訓練網絡

11.2.1問題

11.2.2解決方案

11.2.3運行過程

第12章軌道測定

12.1引言

12.2生成軌道

12.2.1問題

12.2.2解決方案

12.2.3運行過程

12.3訓練和測試

12.3.1問題

12.3.2解決方案

12.3.3運行過程

12.4實現一個LSTM網絡

12.4.1問題

12.4.2解決方案

12.4.3運行過程

12.5圓錐截面

參考文獻

中英文術語對照表

前言

譯者序
本書完整展示了多種深度神經網絡（FNN、CNN、RNN等）在一繫列分類和回歸問題中的應用，有助於讀者認識不同神經網絡的結構特點和適用性；圖文並茂地描述特定工程領域的數學建模和理論推導過程，幫助讀者理解工程問題和對應仿真代碼；詳述不同應用場景的數據生成過程，包括特征字段的選擇和賦值，有助於啟發工程師創建多樣的數據以驗證模型性能。
本書理論聯繫實際展示了深度學習工具解決實際問題的能力，使用MATLAB機器學習工具箱進行深度學習技術實踐，並應用於多樣的應用領域。本書適合各類讀者閱讀，特別適合相關專業的本科生或研究生，以及在實際產品或平臺中進行深度學習應用和開發的工程師。
在這裡，要感謝清華大學出版社的領導和編輯們，特別感謝文怡對我的信任和理解，把這樣一本好書交給我翻譯。我也要特別感謝我的研究生吳蔓、陳燕平、楊陽、王芝燕、田雨鑫、陳瑜等的辛勤工作，他們的責任心和獨立工作能力讓我倍感欣慰，因此得以從容。

譯者序

人工智能包羅萬像，包括場景理解、知識表達、融合決策、智能優化、預測規劃、數據挖掘、自然語言處理、機器學習、計算機視覺、邏輯判別、模糊控制和信息物理繫統等。《實用MATLAB深度學習——基於項目的方法》由全球知名的兩位專家Michael Paluszek和Stephanie Thomas撰寫，是深度學習領域基於實際項目的暢銷教材。本書出版後，好評如潮，得到相關領域內眾多學者和工程師的廣泛關注。本書內容翔實，邏輯清晰，圖文並茂，是一本不可多得的人工智能教科書。
本書完整展示了多種深度神經網絡（FNN、CNN、RNN等）在一繫列分類和回歸問題中的應用，有助於讀者認識不同神經網絡的結構特點和適用性；圖文並茂地描述特定工程領域的數學建模和理論推導過程，幫助讀者理解工程問題和對應仿真代碼；詳述不同應用場景的數據生成過程，包括特征字段的選擇和賦值，有助於啟發工程師創建多樣的數據以驗證模型性能。
本書理論聯繫實際展示了深度學習工具解決實際問題的能力，使用MATLAB機器學習工具箱進行深度學習技術實踐，並應用於多樣的應用領域。本書適合各類讀者閱讀，特別適合相關專業的本科生或研究生，以及在實際產品或平臺中進行深度學習應用和開發的工程師。
在這裡，要感謝清華大學出版社的領導和編輯們，特別感謝文怡對我的信任和理解，把這樣一本好書交給我翻譯。我也要特別感謝我的研究生吳蔓、陳燕平、楊陽、王芝燕、田雨鑫、陳瑜等的辛勤工作，他們的責任心和獨立工作能力讓我倍感欣慰，因此得以從容。
由於譯者無論是中文還是英語能力都深感有限，見聞淺薄，唯恐譯文還是有些生硬，特別擔心未能全面地理解和傳達作者的真實想法和觀點。因此，我們希望具有條件的讀者結合英文閱讀本書，也非常期待大家批評指正，以便今後進一步修訂完善譯著，不勝感激。
2020年，這一年，四季輪回，一起拼過的春夏秋鼕，仿佛就在眼前，感恩時光厚愛，熱愛漫無邊際。
譯者
2020年12月

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